简介：本文的首席执行官注释将介绍人工智能进化时人工智能演变的相关内容。我希望这对每个人都会有所帮助。让我们来看看。
很难设计一种可以改善自身的人工智能，因为改善所需的智能水平很高，或者人工智能是基于复杂的基础。无论是数学，程序和各种智能模型，都超出了对人工智能的理解。，几乎不可能避免这些。不是一个新想法，而是缺乏理论指导。本文旨在提出初步理论。
自我不断发展的人工智能的关键是正确设计初始智力和进化规则。加强学习是正确的，但它是复杂的人工智能。它将停止在一定程度上发展，并要求人类改善。简单的人工智能将类似于人造生活。起初，这很简单。所有复杂的结构都会发展，以便它们可以避免自己的改进能力。尽管最初的智能和进化规则很简单，但设计并不容易，并且需要与某些原则保持一致。
初始智力的演变肯定会受到阻碍。这些障碍足以导致进化失败。只有通过将障碍转变为动态进化才能成功。没有错误，但不是很好。将缺点完全转变为早期生活的劣势并非偶然。如果生活没有这种特征，它将不会诞生。在导致其他变化的变化中，原始智力越来越复杂。这些变化将导致更多的变化，例如雪球。这是一个递归过程。最初的情报和规则需要反映递归的原则。内部智能在任何时候都需要递归。这段时间的递归递归以及智能体内的智力空间是统一的。智能必须是一个严格的系统，它在每个部分中都具有合理的组织性并紧密相连。同时，它保持了一定的稳定性和一定的变异性。它保持稳定性，以更好地改变和保持更稳定的可变性。玛特很长一段时间以来就没有改善自己，而只是基于一些简单的原则和方法。这些原则和方法需要不断更新。这是由智能身体本身控制的。它需要正确实现并每次促进下一个更新。不一定需要复制自身，所有更改都可以在智能主体上发生。规则之间的连接应非常接近，规则是统一的。每个部分都使用相同的规则，实际上是递归的。 由简单规则组成的宏规则和简单规则是相似的，但是级别是不同的。随着智能的演变，规则本身将发展，但初始规则不变。新规则是初始规则的组合。然后，初始规则必须完成，并且可以形成任何可能的规则。
最初的智力在虚拟环境中，形成系统的进化。环境也可以理解为智能身体的一部分，这等同于用于改善自身的工具。自我进化产生的智能必须是普遍的智能，因为只有普遍的智能才能解决遇到的各种问题。因为它在虚拟环境中演变而来，所以它只有智力的基本原理，就像婴儿的大脑一样，有一个适应现实世界的过程，需要人类指导和培训。
自我不断发展的人工智能并不简单，也就是说，有必要知道结果只能根据最初的智能和规则逐步发展。没有更简单的方法可以准确预测。在同一时间，因为它是一个复杂的整体，除非深入了解，否则外部修改可能无法达到预期效果，甚至可以正确措施，也就是说，很难正确正确干预进化过程。人类的确只是设计初始智力和规则。可以修改进化过程进行研究，但是最终成品的演化过程不应修改，因为它容易出现不可预测的错误。生活是研究和进化过程中的重要参考，但是很难模拟生命的演变，因为生命是基于复杂的材料，即使原理很简单，有必要充分理解材料的性质以正确理解和模拟生命。最好模拟更简单，更合适。智慧也是递归的，因为智力可以创造智力，并且其原理具有强大的递归特征，这非常适合自我进化。
为什么人类很难理解自我进化的原则？因为我们处于一个非常复杂的世界中，并且在世界上与最初的智力有很大的差异。当我们遇到障碍时，我们不一定是需要转变为动力。有时最好忽略它。有许多因素可以使我们突破障碍，但是对于初始智力而言，这是成功的唯一方法。我们的事物不需要自我调节。不管它被破坏了，都可以由人类修复，但是没有先进的智能可以帮助初始智力。
由于人类可以直接设计人工智能，所以为什么他们仍然需要发展自己？因为有些人无法教授人工智能，他们需要自己理解它。我认为技术的技术将通过自我发展的人工智能来实现，因为这样智能已经完成。直接设计的人工智能将不可避免地考虑。
目前，主流人工智能是将智力转化为计算，自我不断发展的人工智能转变为智能。人类已经掌握了巨大的计算能力，但尚未完全发挥作用，因为需要人类的设计和改进算法。不断发展的人工智能实际上是一种用于创建算法的算法，可以不断地将计算能力转化为算法。人类学习以创造新的智能是一种飞跃，学习创造自我进化也是一个飞跃。
要说今年最热门的是共享经济和人工智能。二十年前，一台名为“深蓝色”的IBM超级计算机击败了国际象棋大师卡斯帕洛夫，为人工智能开发基础奠定了基金会。二十年后，阿尔当gogago由Google DeepMind团队再次击败了人类最强大的人，推动了人工智能发展的浪潮。
在过去的10年中，移动互联网和物联网的出现逐渐改变了人们的生活方式，并积累了大量数据基础。这些已成为开发机器智能的基础。一些人评论说，人工智能是时代发展中必不可少的产品。在过去20年中没有着火的原因主要是由于半导体，数据积累以及智能硬件开发的开发。现在，半导体技术不断成熟，大数据和云计算计算智能硬件的开发更加智能，这使人工智能的感觉，感知，神经中心，智能处理和其他行为以及人工智能的未来将更加广泛。
7月7日，在2017年第一个北京大学创新论坛的圆桌互动会议上，北京大学人工智能创新中心主任和百度创始的七个剑客之一；上海洪卡投资公司和博士学位的总经理Fudan University Tan Jianglai;Yingji Wealth Company董事长上海Jin；Guanglianda Technology Co.，Ltd。兼高级副总裁Liu Qian参加了有关人工智能发展的“唇膏战争”。
在人工智能时代，我们应该担心什么？人工智能的未来在哪里？人工智能将如何影响行业发展？
根据速记组织以下内容：
问：人工智能发展如此之快，我们应该担心吗？
Tan Jianglai：回顾过去100年来人类的工业历史，发展速度越来越快，人们不可避免地会有些担心。如果人工智能在未来迅速发展，那么人类应该是什么，那么人类应该是什么不能控制机器吗？我个人的观点是，在未来3 - 4年内，人工智能可能不会这么快。新技术的应用不会立即影响我们的生活和行业，例如潮汐。例如，在过去的两年中，一个词在称为智能投资咨询的投资领域很受欢迎，也称为Robot Investment Advisor，这是一种数字投资顾问。具体而言，“通过基于投资者的风险偏好和财务状况的互联网技术，使用它。BIG数据和定量模型为客户提供基于索引基金的资产分配计划和财富管理服务，并根据职位跟踪和动态调整市场条件。“目前，中国有成千上万的定量交易。智能投资顾问主要集中在银行和证券行业。它在这些领域的发展中具有促进作用。将来仍然有很大的发展空间。
Wang Jin：关于人工智能，发达城市以及大学和大学的讨论，它也在谈论外国。即使在偏远的西部省份，大多数工业规划也将大数据和人工智能用作本地。
但是，我对人工智能有一些担忧：
首先，没有人工智能的整体计划和布局。它会像以前的项目一样盲目推出，最后会落入鸡毛吗？
其次，人工智能将以加速的方式改变人类文明，其影响大于计算机技术。在1980年代初期，有一部名为“星球大战”的美国电影。当时，电影中的许多场景都是幻想，结果已经实现。发展中国家。未来，发展中国家很难在新制造业中形成工业优势。这是我的第二个问题。
第三，院士Ewei Nan提到中国对人工智能，学习和研究的投资非常低。这里有一个数据，不仅是人工智能产业链。就技术工业化而言，中国大学和大学的比例仅小于5％。这意味着我们90％以上的研究结果被浪费了。我们已经模仿了西方国家。在资本和模型促进的驱动下，市场环境已经取得了快速的发展。
Liu Qian：实际上，人工智能已融入我们的日常生活中。例如，我们通过驾驶使用的导航是一种人工智能应用程序。在过去，我们只有在开车时才使用导航。现在，即使我们去熟悉的地方，导航也将被打开，因为导航可以智能地匹配最佳路线，从而使我们的旅行更加方便，更聪明。
“人类简短历史”中提到的三革命是认知革命，也就是说，通过数据和技术改变我们的生活。从原始模型到新的模型。因此，我认为人工智能必须是未来社会的发展趋势，它将为经济发展和社会形式带来巨大变化。
它不必担心人工智能，而是最好拥抱人工智能。在2015年，当Alphago首次开发时，它只有10到12岁，但它打破了人类模拟的模型。通过大数据，云计算和深度学习，人工智能技术继续发展。此外，人工智能不是单一的智能。将来，它可以实现万物的互连。
因此，如果您以公开和拥抱的态度看人工智能，那是行业进步的一般方向，但这绝对是一个巨大的挑战。
Lei Ming：自从Alphago于去年3月赢得了李Shishi以来，人工智能已经开始进入公众眼睛并变得更热。从技术角度来看，人工智能有三个基本组成部分：数据，算法和预算能力。GPU的改善，预算能力迅速发展。现在，GPU服务器的计算能力过去数百次，并且它的速度仍然增加了一半，一半到两年。
另一个是数据。发明计算机后，数据的增长率基本上翻了一番。浏览深度学习，该方法一开始就非常差。近年来，发生了定性的变化。这是当前的数据和计算深度学习模型，它基本上可以接近人的大脑或超过人脑。
在应用方面，人工智能在各个垂直领域都有一定程度的替换。在各个领域，可以通过研究和掌握标准化服务来代替人工智能，包括智能投资咨询，自主驾驶，安全，审计，简单的法律待遇，简单的法律待遇，在线医学诊断等等。发现人工智能，开发速度非常快。
问题2：结合行业，探索未来人工智能的影响和愿景？
Tan Jianglai：让我首先谈论一个例子。有时候，我们去检查了Ke Daxun Fei的一个项目，以帮助学校老师用人工智能更改论文。我们都知道测试纸中的客观问题最好是法官，比较选项很好，但是主观问题更麻烦。您需要根据教学大纲的内容进行分析和判断。但是，HKUST Xunfei已经完成了这项工作，并且已经在教育领域工作了很多年。许多学校都在使用他们的产品，许多学生也在使用它。每个人都知道，中国父母的最大投资是对儿童的教育。根据Hkust Xunfei的内部数据，有10,000多所学校使用了他们的产品，更多中国最好的学校比60所最好的学校使用他们的产品。这是一个了不起的市场。
我希望将来在中国金融市场，我们还可以看到一个更好的人工智能目标供您参考。
Wang Jin：从社会需求的角度来看，人工智能是一种不可避免的趋势。我们知道，在北京和上海等第一城市，最令人头疼的企业之一就是劳动力成本上升。每个公司都在寻找一家公司，降低成本的方法。其中之一是提高技术进步带来的劳动生产率。人工智能可以提供这种可能性。
以我的大学同学为例，这家公司每年取代了80％的机器；还有另一个例子是摄像机行业。过去，每个人都带着笨重的相机出去。现在，人工智能也颠覆了这个行业来颠覆这个行业。这是正确的。
因此，将来，当企业家招募人员时，他们可能会考虑更多地介绍几个机器人来取代工人。
Liu Qian：我们的企业为建筑行业提供服务。目前，建筑行业有很大的转型空间。
首先是建筑的数字化，也就是说，除了我们将来提供的建筑实体和数字缺陷之外；第二个数字化是整个建筑过程的数字化；第三个是各方的数字化。这也是人工智能影响建筑行业的基础。
目前，全国有5000万建筑工人在全国有8000万个建筑从业人员。这些建筑商在哪里？您在哪里工作？每天出勤率如何？学术教育如何？这些需要用数字化记录这些。第一个功能。
第二个功能是在线建筑行业中的人员，事物，事物和事物连接。过去，它是通过相机操作的。将来，我们将提前通过数字模型连接建筑实体和建筑物，将建筑物的所有信息传递到数字虚拟机构中，然后在反向结构中影响建筑物实体。当我们完成数字化和数字化时，在线，形成了非常重要的数据基础，整个建筑也将朝着情报发展。
将来，人工智能的变化带来了传统行业是所有事物的互连，但是如果人工智能会对建筑行业构成一些威胁，我认为有两个。数据收集，可能导致安全事故；其次，当我们掌握大数据和人工智能技术时，人们可能更难控制。那个时候来自别人。
将来，人工智能的发展不是技术本身，而是更重要的是我们的观点和我们自己。
雷明：进入每个行业的人工智能将推出许多新事物，例如智能的预警建筑物，智能安全性，智能制造，智能物流，智能驾驶等。将来，我们的生活将被数字包围。
问题3：人工智能将真正影响世界，这是毫无疑问的。目前中国在这方面领导着领导和主动性？您该怎么办？
谭江莱：毫无疑问，人工智能已经在影响人类，它将深深影响我们的生产和生活。我个人认为，关于中国在人工智能领域的优势有一些观点：
首先，与美国相比，中国在人工智能领域的研究相对较高。至少在人工智能的发展中，中国夺走了一些机会。美国的优势在于它可以吸引世界各地的才能。如果中国政府能够提高国内空气质量，我相信杰出的人才将留在中国。
其次，在中国，人工智能最紧迫的领域可能是医疗。更迫切需要人工智能。
王·金：我认为政府在人工智能过程中取得了迅速的速度。我们可以看到地方政府在实际生产过程中占据了很多资源。这种资源通常是投入和生产的，这也导致了这种资源换句话说，我们不关心我们的生产，学习和研究模型。实际上，我们可以将中央政府的许多投资投入专业机构，并让它发挥专业机构的培养和领导作用。
同样，我们还可以从一些外国实践中学习以建立一些国家工业基金，重点是支持包括人工智能在内的关键行业。中国必须与世界保持一致，吸引世界上最好的才能，以及最具创新性的想法才能实现人工智能的工业化和市场化。
Liu Qian：我们可以看到，中国80％的工业数据集中在政府中。
此外，对于各个国家，人工智能处于所有花朵和各种争论的阶段。尽管有必要在国家一级促进与人工智能相关行业的政策和支持体系，但这些行业也将在人工智能的发展中发挥积极作用。
因此，我们必须相信政府，市场和未来。
雷明：从国际角度来看，中国在人工智能方面的优势确实很好。中国有一个巨大的人才库，人工智能领域的中国人数占世界近一半的人。这是中国的第一个优势。
其次，中国具有很大的市场优势。
第三点是谈论医疗领域。中国有很多医生，但是很少有高质量的医生，这是我们的缺陷。但落后不一定是一件坏事。在人工智能时代，中国可能会超越医疗行业。
人工智能（AI）是一门具有挑战性的科学。那些从事这项工作的人必须了解计算机知识，心理学和哲学。人工智能包括广泛的科学。它由不同的领域组成，例如机器学习，计算机视觉等。总的来说，人工智能的目的是使计算机像人一样思考。
1955年，江顿与人一起制定了逻辑理论家计划。这是一个使用树结构的程序。当程序运行时，它将在树中搜索，并找到可能回答最接近树的分支的最接近树的分支。探索以获取正确的答案。
可以说该计划在人工智能史上具有重要的地位。它对学术和社会产生了巨大影响，因此我们使用的许多想法仍然来自1950年代的程序。
1956年，人工智能领域的另一位著名科学家麦基恩（McChien）召集了一次会议，讨论人工智能的未来发展方向。从然后正式建立了人工智能的名称，这次会议并没有取得巨大的成功。人工智能的历史。
但是，在这次会议上与人工智能创始人进行交流的机会在未来为人工智能发展铺平道路方面发挥了作用。随着，人工智能的重点已开始成为一个可以解决的系统本身问题，要求系统具有自我学习能力。
1957年，Kannon和其他人制定了另一个名为“通用推荐求解器”（GPS）的计划。它扩大了维纳的饲料理论，可以解决一些共同的问题。
当其他科学家努力开发系统时，右边的科学家做出了重大贡献。他创建了桌面处理语言LISP，直到许多人工智能程序仍在使用这种语言，并且它几乎已成为人工智能的代名词。直到今天，LISP仍在开发中。
扩展信息：
1.信息技术简介
信息技术（缩写IT）是一般术语，主要用于管理和处理管理和处理信息中使用的各种技术。它主要应用计算机科学和通信技术来设计，开发，安装，安装和实施信息系统和应用程序软件。
它通常也称为信息和通信技术（ICT）。它主要包括传感技术，计算机和智能技术，通信技术和控制技术。
2.社会功能
全世界信息技术的广泛使用不仅会对经济结构和经济效率产生深远影响，而且还代表了先进生产力，这对社会文化和精神文明产生了深远的影响。
信息技术在传统教育方法上引起了深刻的变化。计算机模拟技术的多样性，多媒体技术，虚拟现实技术和长期教育技术以及信息载体使学习者能够克服时间和空间障碍，并积极安排他们的学习时间和速度。
尤其是在互联网的远程教育的帮助下，它将开放一个全球知识传播渠道，以实现来自不同地区的学习者和教学人员之间的相互对话，这不仅可以极大地提高教育效率，而且还提供了学习者。距离丰富的学习环境的内容松散。远程教育的发展将引发传统教育领域的革命，并促进人类知识的总体改善。
互联网已成为科学研究和技术开发的必不可少的工具。互联网拥有600多个大型图书馆，400多个文献图书馆和100万个信息来源。它成为一个宝藏之家，科学研究人员可以随时进入并获得最新的技术动态，从而大大节省了审查文献的时间和成本。
信息网络为各种意识形态和文化的传播提供了更方便的渠道。大量信息已通过网络渗透到社会的各个角落，成为当今文化交流的重要手段。
参考资料：
Baidu Baike-信息技术
结论：以上是首席CTO的所有内容有关人工智能演变的注释。我希望这对每个人都会有所帮助。如果您想了解有关此信息的更多信息，请记住收集并关注此网站。